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多深度分支网络，用于有效的图像超级...
超分辨率（SR）的长期挑战是如何在保持语义相干性的同时有效地增强低分辨率（LR）图像的高频细节。这在经常在低功率设备上部署的SR模型的实际应用中尤为重要。为了解决此问题，我们提出了一个具有多深度分支模块（MDBM）的创新不对称的SR架构。这些MDBM包含不同深度的分支，旨在同时有效地捕获高频和低频信息。MDBM的层次结构允许更深的分支在浅层分支的上下文指导下逐渐积累细粒的本地细节。我们使用特征图来可视化这个过程，并使用拟议的新型傅立叶光谱分析方法进一步证明了该设计的合理性和有效性。此外，我们的模型比现有分支网络在分支之间表现出更明显的光谱差异。这表明MDBM降低了冗余，并提供了一种更有效的方法来集成高频和低频信息。各种数据集上的广泛定性和定量评估表明，我们的模型可以生成结构一致且视觉上现实的HR图像。它以非常快的推理速度实现最新的（SOTA）结果。我们的代码可在https://github.com/thy960112/mdbn上找到。
AI代理的分散治理
自治AI代理人带来了变革的机会和重要的治理Challenges。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了精神（thical Technology and Holistic o Versight s y Sem）的框架 - 分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约和De-Clentlized自主组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound令牌和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监控。此外，该框架还结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制并激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为监管AI代理商提供了可扩展而包容的策略，平衡创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
面向人工智能的智能电力系统暂态稳定性
如今，由于可再生能源的广泛使用以及通过智能信息和通信技术处理的动态工作负载，电网已成为一个活跃的庞大资源生成和管理系统。存在一些新的操作，例如电力电气化、物理层的智能信息集成以及智能电网中的复杂互连。这些程序使用数据驱动的深度学习、大数据和机器学习范式来有效地分析和控制电力系统瞬态问题，并以稳健的准确性和及时性解决技术问题。因此，人工智能 (AI) 对于解决与暂态稳定性评估 (TSA) 和控制生成相关的问题至关重要。在本文中，我们全面回顾了 AI 及其子程序在解决 TSA 问题中的作用。本文的工作流程包括基于 AI 的智能电力系统结构以及电力系统 TSA 和 AI 应用对暂态情况的合理性。优于其他评论，本文讨论了基于 AI 的 TSA 框架和设计过程以及智能应用及其在电力系统暂态问题中的分析。而且我们不局限于AI，还结合与AI高度兼容的大数据方向，探讨基于AI-大数据的智能电网暂态稳定评估的未来趋势、机遇、挑战和开放问题。
AI代理的分散治理
自治的AI代理人提供了变革的机会和重要的治理。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了TextBfethos（thical Technology and Holistic o Versight S Semstorw）框架 - 一个分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约，智能合约和脱离集中的自治组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound代币和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监视。此外，该框架结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决方案，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制和激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为调节AI代理的可扩展和包容性策略提供了平衡的创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
用于心理治疗的对话式人工智能及其在......中的作用
人工智能 (AI) 的发展重新开启并重新构建了许多传统的哲学问题，例如什么是理性、推理或自由意志，或者作为人类意味着什么。随着 ChatGPT 技术的最新发展，这些问题涉及公共空间，并引发了一场讨论，特别是关于对话式和生成式人工智能与人类相比的推理能力及其在我们的理性话语中的作用。这些讨论与人工智能生成 (GAI) 的可能性这一主题密切相关。Landgrebe 和 Smith (2022) 最近出版的一本书提出了令人信服的论据，反对 GAI 的可能性以及机器掌握人类语言、社交互动和道德的能力。尽管有这些论点，但人类的想象力方面仍存在一个问题，即感知超出现有的东西，并将人工智能视为人类和社会行为者 (Banks 2019；Nass and Moon 2000)，而不管其实际属性和能力或缺乏这些属性和能力。数学和本体论的论证无助于阻止人类将对话式人工智能 (CAI) 视为人类的强烈倾向。CAI 的开发目标是使其看起来像人类，这一事实进一步强化了这种倾向。其结果可能是，从现象学层面和实用主义的角度讲，尽管人工智能缺乏人类属性，但可以承认它掌握了语言，进入了我们的话语实践并成为社会参与者。也许，这是我们在当前版本的 ChatGPT 中已经看到的东西。我认为这种现象需要认真对待。
定量可及性stackelberg-pareto合成是nexptime-complete
正式验证，更具体地说是模型检查，是计算机科学的一个分支，它提供了自动检查系统是否正确的技术[3，18]。这对于负责空中交通管理或核电站控制的关键任务的系统至关重要。在理论上和工具开发中都取得了很多进展，并且该技术现已在行业中广泛使用。如今，通常面对由更复杂的系统（称为多代理系统），这些系统由异质组件组成，从传统的反应代码到完全自主的机器人或人类用户。建模和验证此类系统是一个具有挑战性的问题，远未解决。一种可能的方法是依靠游戏理论，这是数学的一个分支，研究代理人之间的数学模型和对决策的理解，假设它们是理性的[32，38]。通常，每个代理（即播放器）组成系统具有自己的目标或偏好，他设法实现这些目标的方式受到其他代理的行为的影响。合理性可以通过多种方式形式化。代理人合理行为的著名模型是多人非零和游戏图中NASH平衡[31]的概念，代表了玩家之间可能的相互作用[36]。另一种模型是Stackelberg Games [39]，其中一位指定的球员（领导者）宣布了实现其目标的策略，而其他玩家 - 追随者，以最佳的方式做出了理性的回应
AI和可持续会计：平衡创新和责任ahmad yousef areiqat 1*，Hanan Abdelsalam Nimer Jaber 2
摘要。使用人工智能（AI）来增强对环境，社会和治理（ESG）报告的可持续核算方法的前景。但是，这种采用也带来了以下政府需要解决的道德考虑：算法偏见，缺乏透明度和数据隐私。目的：该研究旨在回顾AI在增强ESG披露的质量和/或信誉方面的作用，同时还探讨有关使用AI的新兴道德问题，并在可持续会计中负责任地采用AI的方式，以提高利益相关者的信任。方法论：该研究通过分析了20个组织在ESG报告中应用AI的20个组织完成的调查问卷，并通过对30名从业者的访谈中的定性数据进行了调查问卷。参数，例如准确性，报告生成时间和利益相关者满意度。结果：评估结果表明，导航密钥的有效性的总体增强：ESG报告的具体准确性增加到17.67％，而产生报告的时间降至58.33％。对定性文献的分析强调需要应对实施AI时可能会经历的道德问题。结论：AI通过提高ESG报告标准，对更可持续的会计变化有望。然而，必须基于强大的道德和管理标准来纳入其进一步的应用，以克服缺乏理性和信任的方向。
无兴趣经济在基督教和伊斯兰的道德角色
根据欧洲基督教教会的历史，法律理论家开始分析托马斯·阿奎那的自然法学说的这种现象。对于阿奎那（Aquinas），自然法有两个关键特征，他在shampeagiae的Prima secundae问题的第94章中对此进行了讨论（Aquinas，29-37）。首先是，当将重点放在上帝作为自然法的赐予者的角色上时，自然法只是神圣天意的一个方面。因此，从这种角度来看，自然法理论仅仅是神圣天意理论的一部分。第二个是，当人们将重点放在人类作为自然法的接受者上时，自然法构成了实际理性的原则，即将被认为是合理或不合理的原则。因此，自然法理论从这个角度来看是实践理性理论的杰出部分。此论点具有两个核心目标。首先，它旨在通过道德理论来确定自然法的定义特征。其次，它的目的是确定自然法理论家在这些定义特征设定的约束中的确切视图时所面临的一些主要理论选择，以及每种选项的一些困难。在第4条中，阿奎那认为：“因此，我们必须说，关于一般原则，自然法则对所有人来说都是相同的，无论是关于正直还是知识。”
分散限制的归因可以更好地解释植物菌群的装配模式
解开社区组装过程对于完全了解微生物群在农业生态系统中的功能至关重要。然而，许多植物微生物组调查逐渐揭示了随机过程在与强大的宿主过滤效果相结合的内生根微生物群的组装中占主导地位，这是一个重要的问题。解决此类冲突或不一致不仅有助于准确预测根部内生菌菌群的组成和结构及其驱动机制，而且还为确定性和随机过程在根部内生菌群的组装中的相对重要性和作物生产力和营养性质量和营养性质量和营养性质量和营养质量的相对重要性之间提供了重要的指导。在这里，我们提出，分散限制的不适当划分可能是这种不一致的主要原因，可以在分散限制的比例纳入确定性过程之后可以解决。本文解释了这种调整在微生物组和植物宿主之间形成霍比特的框架下的合理性，并提出了沿土壤 - 植物连续体的内生微生物群动态组装模式的潜在理论框架。考虑到根部生物学微生物群的组装是复杂的，我们建议谨慎和逐步验证从确定性过程到中性成分到中性成分再到随机过程，当决定未来分散限制的归因以促进基于可持续性农业的扩展和应用基于可持续性的农业组成模式，以促进对社区的发展和应用。
考虑动态分时电价及新能源就地消纳的储能容量优化配置方法
摘要：配置储能装置可有效提高风电、光伏等新能源的就地消纳率，缓解外部电网规划建设对新能源并网运行的压力，为此提出一种源荷协同参与的储能容量双层优化配置方法。外部模型引入需求侧响应策略，根据负荷及新能源出力分布特性确定分时电价的峰、平、谷时段，进一步以风光储系统收益最大化为目标。以峰、平、谷电价为决策变量，建立外部优化模型，以优化电价为基础调整各时段用户用电情况，将结果传递至内部优化模型。内部模型以风光储系统中配置功率和储能容量为决策变量，建立综合考虑新能源就地消纳率和储能配置成本的多目标函数，将内层的优化结果反馈给外层优化模型。采用ISSA-MOPSO算法对优化后的配置模型进行求解。最后通过数值算例验证了所提模型及算法在新能源就地消纳率和经济性方面的合理性。